使用Python-NLTK创建基本的硬编码聊天机器人

什么是聊天机器人

近年来，聊天机器人越来越受欢迎，用于自动化用户与软件平台之间的简单对话。聊天机器人可以响应用户输入并理解自然语言输入。Python-NLTK（自然语言处理工具包）是一个强大的库，可用于执行自然语言处理（NLP）任务。在本教程中，我们将使用Python-NLTK创建一个简单的硬编码聊天机器人。

聊天机器人创建的核心概念是什么

聊天机器人创建的核心概念包括：

自然语言处理（NLP） - 聊天机器人使用NLP来理解人类语言并解释用户的意图。NLP涉及到词汇分割、词性标注和命名实体识别等技术。
对话管理 - 对话管理负责管理对话的流程，并在对话的多个回合中保持上下文。
机器学习 - 机器学习用于训练聊天机器人识别数据中的模式、进行预测并随时间改进。聊天机器人开发中使用了监督学习、无监督学习和强化学习等技术。
API和集成 - 聊天机器人通常需要与外部服务和API集成，以提供信息或完成用户的任务。
用户体验（UX） - 用户体验对于聊天机器人至关重要，因为它们应该易于使用和直观。用户体验考虑包括设计对话流程、选择适当的回应类型以及向用户提供清晰和有用的反馈。

前提条件

在开始任务之前，您应该已经安装了以下内容：

推荐的设置列表：

pip install pandas、matplotlib
您应该可以访问任何独立的集成开发环境，比如VS-Code、PyCharm、Atom或Sublime Text。
您还可以使用在线的Python编译器，比如Kaggle.com、Google Cloud平台或其他任何编译器。
更新的Python版本。在撰写本文时，我使用的是3.10.9版本。
熟悉使用Jupyter笔记本的使用。
具备虚拟环境的知识和应用将有益但不是必需的。
预计您对统计学和数学有很好的理解。
安装Python-NLTK（http://www.nltk.org/install.html）。
熟悉文本处理（分词、词形还原、词干提取）。

安装所需的库

首先，我们需要安装所需的库来开发聊天机器人。聊天机器人开发需要使用NLTK，Regex，random和string库。要安装这些库，我们可以使用pip命令。

!pip install nltk
!pip install regex
!pip install random
!pip install string

导入所需的库

在安装了必要的库之后，我们需要在Python笔记本中导入这些库。以下是导入这些库的代码。

import nltk
import re
import random
import string
from string import punctuation

数据预处理

一旦所需的包被安装和导入，我们需要预处理数据。预处理包括删除所有不必要的数据，将数据分词成句子，并删除停用词。停用词是在对话背景下具有很少或没有意义的最常见的单词，例如“a”，“is”等。

# Download stopwords from nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(nltk.corpus.stopwords.words('english'))

def sentence_tokenizer(data):
   # Function for Sentence Tokenization
   return nltk.sent_tokenize(data.lower())

def word_tokenizer(data):
   # Function for Word Tokenization
   return nltk.word_tokenize(data.lower())

def remove_noise(word_tokens):
   # Function to remove stop words and punctuation
   cleaned_tokens = []
   for token in word_tokens:
      if token not in stop_words and token not in punctuation:
         cleaned_tokens.append(token)
   return cleaned_tokens

构建聊天机器人

既然我们已经对数据进行了预处理，我们就可以开始构建聊天机器人了。聊天机器人的流程可以用以下步骤总结：

定义模式和回复的列表
初始化一个无限循环
让用户输入一个查询
对查询进行分词并去除停用词
将查询与模式之一进行匹配并返回回复

# Define the Patterns and Responses
patterns = [
   (r'hi|hello|hey', ['Hi there!', 'Hello!', 'Hey!']),
   (r'bye|goodbye', ['Bye', 'Goodbye!']),
   (r'(\w+)', ['Yes, go on', 'Tell me more', 'I’m listening...']),
   (r'(\?)', ['I’m sorry, but I can’t answer that','Please ask me another question', 'I’m not sure what you mean.'])
]

# Function to generate response for the user input
def generate_response(user_input):
   # Append User Input to chat history
   conversation_history.append(user_input)
   # Generate Random response
   response = random.choice(responses)
   return response

# Main loop of chatbot
conversation_history = []
responses = [response for pattern, response in patterns]
while True:
   # User Input
   user_input = input("You: ")
   # End the Loop if the User Says Bye or Goodbye
   if user_input.lower() in ['bye', 'goodbye']:
      print('Chatbot: Goodbye!')
      break
   # Tokenize the User Input
   user_input_tokenized = word_tokenizer(user_input)
   # Remove Stop Words
   user_input_nostops = remove_noise(user_input_tokenized)
   # Process Query and Generate Response
   chatbot_response = generate_response(user_input_nostops)
   # Print Response
   print('Chatbot:', chatbot_response)

最终代码

import nltk
import re
import random
import string

from string import punctuation

# Download stopwords from nltk
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')
stop_words = set(nltk.corpus.stopwords.words('english'))

def sentence_tokenizer(data):
   # Function for Sentence Tokenization
   return nltk.sent_tokenize(data.lower())

def word_tokenizer(data):
   # Function for Word Tokenization
   return nltk.word_tokenize(data.lower())

def remove_noise(word_tokens):
   # Function to remove stop words and punctuation
   cleaned_tokens = []
   for token in word_tokens:
      if token not in stop_words and token not in punctuation:
         cleaned_tokens.append(token)
   return cleaned_tokens

# Define the Patterns and Responses
patterns = [
   (r'hi|hello|hey', ['Hi there!', 'Hello!', 'Hey!']),
   (r'bye|goodbye', ['Bye', 'Goodbye!']),
   (r'(\w+)', ['Yes, go on', 'Tell me more', 'I’m listening...']),
   (r'(\?)', ['I’m sorry, but I can’t answer that', 'Please ask me another question', 'I’m not sure what you mean.'])
]

# Function to generate response for the user input
def generate_response(user_input):
   # Append User Input to chat history
   conversation_history.append(user_input)
   # Generate Random response
   response = random.choice(responses)
   return response

# Main loop of chatbot
conversation_history = []
responses = [response for pattern, response in patterns]
while True:
   # User Input
   user_input = input("You: ")
   # End the Loop if the User Says Bye or Goodbye
   if user_input.lower() in ['bye', 'goodbye']:
      print('Chatbot: Goodbye!')
      break
   # Tokenize the User Input
   user_input_tokenized = word_tokenizer(user_input)
   # Remove Stop Words
   user_input_nostops = remove_noise(user_input_tokenized)
   # Process Query and Generate Response
   chatbot_response = generate_response(user_input_nostops)
   # Print Response
   print('Chatbot:', chatbot_response)